AI · · WebLab Corp संपादकीय
जानें कि पुनर्प्राप्ति-संवर्धित जनरेशन AI वेब उत्पाद में क्या जोड़ता है, कहाँ मदद करता है और मूल्यांकन अब भी क्यों महत्वपूर्ण है।
मॉडल को प्रासंगिक संदर्भ दें
IBM पुनर्प्राप्ति-संवर्धित जनरेशन, यानी RAG, को मॉडल को बाहरी ज्ञान से जोड़ने के रूप में समझाता है। उत्तर जनरेट होने से पहले प्रासंगिक सामग्री प्राप्त करके प्रॉम्प्ट में जोड़ी जाती है। यह ऐसे उत्पाद सहायक के लिए उपयोगी हो सकता है जिसे मॉडल के प्रशिक्षण डेटा से बाहर की जानकारी चाहिए।
उपयोगी संदर्भ सही होने की गारंटी नहीं है
IBM यह भी बताता है कि RAG मॉडल को त्रुटिरहित नहीं बनाता। WebLab Corp का कार्यान्वयन दृष्टिकोण उपयोगकर्ता के पूरे कार्य की जाँच करना है: पुनर्प्राप्ति की गुणवत्ता, स्रोत की दृश्यता, अनुपलब्ध जानकारी और उस स्थिति में प्रतिक्रिया जब सिस्टम को उत्तर नहीं देना चाहिए।
सीमित दायरे वाले ज्ञान कार्य से शुरुआत करें
स्वीकृत दस्तावेज़ों का एक संग्रह और एक दर्शक समूह चुनें। तय करें कि हर स्रोत कौन देख सकता है और अपडेट कैसे बनाए रखे जाएँगे। सुविधा बढ़ाने से पहले कुछ प्रतिनिधि प्रश्नों के आधार पर उत्तरों की तुलना करें।
स्रोत और आगे पढ़ने के लिए
लिंक किए गए IBM संसाधनों से जानकारी लेकर तैयार किया गया WebLab Corp का मौलिक संपादकीय लेख। IBM इस लेख को प्रायोजित या अनुमोदित नहीं करता। कार्यान्वयन की सिफ़ारिशें WebLab Corp का दृष्टिकोण हैं।
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